ROUGE 矩阵主要关注召回率,通过比较机器生成的摘要中包含的重要内容与参考摘要中的重要内容的重叠情况来衡量性能。 总的来说,ROUGE 矩阵是评估语言模型摘要能力的重要工具,通过不断改进和结合其他指标,可以更准确地评估语言模型的性能。 (举报)
模型评估在训练过程中,可以使用验证集对模型进行评估。根据具体任务,选择合适的评估指标,如 BLEU、ROUGE 等,对模型的性能进行评估。 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 在模型训练过程中,验证集用于评估模型性能,并根据任务特性选择相应指标。例如,BLEU常用于机器翻译评估,ROUGE用于文本摘要,分类任务可能使用准确率、F1...
自动评估指标:使用一些自动评估指标(如BLEU、ROUGE等)来衡量生成回答与参考答案之间的相似度。这可以帮助我们量化模型的性能,并进行比较和优化。
ROUGE-L评估 ROUGE-L则是另一种评价方式,它引入了最长公共子序列(LCS)的概念。LCS是一种衡量两个序列相似性的强有力手段,尤其适用于识别翻译词汇表构建过程中的同源词候选。Saggion等人先前已将LCS应用于自动摘要评估中的相似性比较。在摘要评估场景下,ROUGE-L将句子视为单词序列,认为两篇摘要之间最长公共子序列越...